【摘 要】
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图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金项目(NS2015092)资助
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图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先,利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后,利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景,结合Grab Cut算法实现细分割.最后,利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性.
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